Glyphosate-based forest management in New Brunswick: regulatory context, socio-environmental health, and industry discourse
Notice bibliographique
Résumé
Forestry is a major economic sector in New Brunswick. For many years, forestry management practices have been subject to controversies, and different positions persist. Aerial spraying of glyphosate as part of forest management practices emerged over the last decade as a contentious issue in the province. In this chapter, we present an analysis of the narrative created by the forest industry in support of glyphosate use. We argue that premier Blain Higgs’ policy record is coherent with this narrative that reconciles the oft-heard opposition between “the environment” and “the economy” through ever-more advanced technologies such as glyphosate. The first section provides background information on glyphosate use in forest management in NB. In the second section, we discuss the regulatory context of glyphosate use. The third and fourth sections present a structural discourse analysis of a small corpus of industry discourse, mainly focused on the presentation by the company JD Irving at the 2021 public hearings held by the Standing Committee on Climate Change and Environmenta Stewardship. We conclude by looking back at the Higgs government’s (in)action following the public hearings that hints at a causal link between industry discourse and government policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».